Introdução: A avaliação dos riscos a saúde da população associados a exposição aos poluentes de origem veicular é, ainda, um importante desafio para pesquisadores e formuladores de políticas públicas de saúde e ambiente. Objetivos: Estudar a associação espacial das internações por doenças respiratórias e a poluição relacionada ao tráfego no município de São Paulo. Método: Dados de internações hospitalares por doenças respiratórias do sistema público e privado, no periodo de 2004-2006, foram georreferenciados por endereço do paciente. Foram selecionados os CIDs J20-J22 e J40-J47 para crianças menores de 5 anos e os diagnósticos J40-J47 para idosos com idade superior a 64 anos. A área urbana do município foi dividida em uma grade com células de 500mx500m e calculada a densidade de tráfego. Variáveis populacionais, socioeconômicas e o IDH foram convertidos da base de setor censitários para a grade, usando o ArcGIS ArcInfo 9.3. Análise de clusters foi realizada usando o modelo discreto de Poisson para o cálculo do risco esperado para cada grupo etário, com o uso do Software SaTScan v8.0. Para estudo da dependência espacial entre a taxa de internação por respiratórias em cada subgrupo e a densidade de tráfego total foram empregados o índice de Moran (I) e o Local Indicator for Spatial Autocorrelation (LISA), utilizando o software OpenGeoDa 1.2.0. A análise de regressão espacial entre a taxa de internação em cada grupo e a densidade de tráfego foi realizada utilizando o Pacote R R Core Team (2012). Resultados: Foi encontrada associação espacial significativa entre o risco de internação por doenças respiratórias em crianças menores de 5 anos e a densidade de tráfego no município de São Paulo. Para idosos, com idade superior a 64 anos, os resultados não foram significativos. As análises de cluster e de autocorrelação espacial mostraram padrões espaciais diferenciados para crianças e idosos. A análise de autocorrelação (I de Moran) evidenciou maior associação entre internações por doenças respiratórias e densidade veicular para crianças do que para idosos. Os resultados da análise de regressão espacial mostrou associação positiva entre a taxa de internações em crianças e a densidade de tráfego, quando controlado pelo IDH-M. No caso de idosos, o coeficiente de regressão foi negativo. Conclusão: A poluição relacionada ao tráfego configura-se como importante fator de risco à saúde de crianças na cidade de São Paulo e medidas de redução das exposições bem como de redução dos fatores de vulnerabilidade devem ser priorizadas

Introduction: The assessment of population health risks associated with exposure to vehicular pollutants source is, still, a major challenge for researchers and policymakers to health and environment. Objectives: Studying the spatial association of hospitalization for respiratory diseases and air pollution related to traffic in São Paulo. Methods: Data on hospital admissions for respiratory diseases from the public and private sectors, for the period 2004-2006, were geocoded by patient address. We selected CIDs J20-J22 and J40-J47 for children under 5 years and the diagnoses J40-J47 for elderly over the age of 64 years. The urban area was divided into a grid of cells with 500mx500m and calculated the density of traffic. Population variables, socioeconomic and HDI were converted base census sector to the grid, using ArcGIS ArcInfo 9.3. Cluster analysis was performed using the discrete Poisson model to calculate the expected risk for each age group, using the software SaTScan v8.0. To study the spatial dependence between the rate of hospitalization for respiratory in each subgroup and traffic density were employed full index Moran (I) and Local Indicator for Spatial autocorrelation (LISA) using the software OpenGeoDa 1.2.0. Spatial regression analysis between the rate of hospitalization for each group and the traffic density was performed using the package R "R Core Team (2012). Results: We found significant spatial association between the risk of hospitalization for respiratory diseases in children under 5 years and the traffic density in the city of São Paulo. For elderly people, aged over 64 years, the results were not significant. The cluster analysis and spatial autocorrelation showed distinct spatial patterns for children and elderly. The analysis of autocorrelation (Moran's I) showed greater association between hospital admissions for respiratory and vehicular density for children than for older people. The results of the spatial regression analysis showed a positive association between the rate of hospital admissions in children and traffic density when controlled by HDI. In the case of the elderly, the regression coefficient was negative. Conclusion: The traffic- related air pollution configured as an important risk factor to the health of children in the city of São Paulo and measures to reduce exposures and reduction of vulnerability factors should be prioritized